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　　　　尽管人工智能在语言生成上取得成功，在许多其他任务上还不能实现领域的通用性。比如医疗诊断，目前我们还没有开发出适用于各种疾病的计算机医疗诊断系统。另外，大语言模型只会说（生成语言），不会干（行动）。还有大量的任务，特别是复杂的任务，人工智能目前还无法完成。我们离真正的通用人工智能仍有一定距离，其原因就在于，传统人工智能对人类（大脑）的思考、感知与动作等方面的模拟是相互分开的，而且与环境隔离。具身智能则强调物理身体、环境感知与反馈的重要性，并通过它们实现与外部世界的交互。这正好弥补了传统人工智能的不足，使机器通过与环境的反复交互，逐渐学习适应环境并优化其决策和行动，不断迭代，完成更多、更复杂的任务，这就是新的学习范式——强化学习。由此可见，具身智能将使人工智能在更广泛的环境下，完成更多的任务，向通用人工智能迈进。

本次调查结果显示，67.46%的大学生认为国漫作品在故事情节方面仍需改进，其次需要改进的方面是人物塑造和画面与特效，分别占比55.18%和50.65%。对于动漫作品来说，特效是检验质量高低的一个有效凭证，65.7%的受访大学生认为，国漫最需要提升特效的画面精细度和质感，其次是动作流畅度、表现力以及与故事情节的融合度，分别占比58.82%和57.01%。

　　　　另一方面是“引远水”：抢人。在城市竞争力中，“人”正在成为越来越关键的因素：生产和消费的每个环节都需要稳定可观的各层次人才和外来务工者；社保大盘子的支撑也需要更多年轻人；这些新市民还能逐步成为中长期住房市场的重要消费力量。